同社は「日本で問われている問題の1つは、労働人口の減少と高齢化。AIの力を使って、人口構成の変化やその他の社会変化に対応しながら経済成長を促進する必要がある」と提言。一方、G7議長国として生成AIの議論のため「広島AIプロセス」を立ち上げるなど、AI問題に関する日本のリーダーシップや、模範的な行動に多くの国が期待しているとも指摘している。 関連記事 「このカップル、絵面が濃い」──オタ恋の“AI広告”が話題　運営「女性入会者数が3～7倍増えた」　そのワケは 肥満体形の男性と、女性のツーショット写真──そんな画像広告を展開するマッチングアプリ「オタ恋」のAI広告が話題だ。この広告掲載後には、男性は1.5～2倍程度、女性は3～7倍程度、入会者が増加したという。 「人を審査するAI」のリスクとは？　現金給付アルゴリズムが“暴走”した世界銀行の事例 世界銀行は、貧困層向けの現金給付プログラムの受給

Have you heard about CRDTs and wondered what they are? Maybe you've looked into them a bit, but ran into a wall of academic papers and math jargon? That was me before I started my Recurse Center batch. But I've spent the past month or so doing research and writing code, and it turns out that you can build a lot with just a few simple things! In this series, we'll learn what a CRDT is. Then we'll w

この世界には電磁波（Electromagnetic waves）という、空間を伝わるある種のエネルギーの波があることが知られています。 電磁波には波長（Wavelength）というものがあります。文字通り、「波の長さ」です。これは波が一回振動したときの距離で、山から山、または谷から谷までの長さということになります。 さまざまな波長の電磁波があります。電磁波の波長の単位はm（メートル）ですが、波長が数千km（キロメートル）に及ぶものから、十億分の1mm（ミリメートル）以下のものまで、さまざまな種類があります。 ひょっとすると電磁波という呼び方をしないので、気づいていないかもしれませんが、電磁波はとても身近なものです。たとえば……。 ・ラジオやテレビ、Wi-Fi、Bluetooth、レーダーなどの「電波」も電磁波 ・電子レンジで食べ物を温める「マイクロ波」も電磁波 ・病院でレントゲン写真を撮る

「人を審査するAI」のリスクとは？　現金給付アルゴリズムが“暴走”した世界銀行の事例：事例で学ぶAIガバナンス（1/3 ページ） イーロン・マスク氏などを筆頭に、AIの野放図な発展に反対する姿勢を取る人物は多い。AIは強力な存在であるが、何の制約もなく放置していては、大きな悪影響が生じる懸念がある。そのためAI導入を検討する企業の中には、あらかじめ自社が守る「AI倫理」を定めておき、この技術が正しく機能することを担保しようとするところが増えている。 そのAI倫理を構成する要素の一つが「透明性」（Transparency）だ。これは「あるAIがどのように機能するのか」「どのようにして特定の結論に至るのか」が外部からも理解できるようになっている状態を指す。特に後者の透明性は「説明可能性」（Explainability）と呼ばれる場合もある。 例えば、求人に応募してきた志望者の履歴書を読み込ませ

以前より不完全情報のボードゲームで強化学習のアルゴリズムを試したいと思ってる。 簡単すぎるゲームやマイナーなゲームでは、開発のモチベーションが続かない気がするので、日本で人気のある麻雀AIを開発したいと考えている。 麻雀は、「Lucky J」や「Suphx 」で強化学習が試されており、人間の高段者くらいの強さになっている。 それらのAIで使われている手法を自分で実装してみて理解したいと思っている。 また、MuZeroのようなモデルベースの手法を麻雀AIで試してみたいと思っている。 Pythonライブラリ まず、Pythonで使える麻雀ライブラリを探したが、点数計算用のライブラリが見つかったが、1局通して対局できるライブラリが見つからなかったので、自分で作ることにした。 Python以外の言語向けのオープンソースのライブラリでは、対局までできるものが見つかったので、参考にして実装した。 以下

MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ

mondでこの質問への回答を読んでみましょう

大学の情報工学科に入学時に教科書として指定されたいわゆるパタへネを推します。 コンピュータの構成と設計 第5版 CPUの構造と基本は現代ではかなり複雑になりましたがこの本に書かれている基本を知っているかどうかで込み入った問題にぶち当たった場合の解像度が違います。 由緒正しいDBの読本というとオンラインで読めるRedbookとなりそうですがここは敢えて データ指向アプリケーションデザイン いわゆるイノシシ本を推します。名前からしてアプリケーションの話のように見えますし、分散システムに関する話が多いのですが最終章まで通して読むと「アプリケーションとデータベースの境界とは本来存在せず、入力されたデータを『いつ』『いかに』『安全に』加工・保存・出力するかがアプリケーションであり、その目的に対する最善手をフラットに考えるとある意味でアプリケーション全体が既にひとつのデータベースであってその仕事の一部

天才プログラマと言われて頭に思い描く人物が複数いて、共通点が実はそんなに無いので共通点を洗い出すのはやめて「自分だったらできないだろうなぁ」という事例を思い出した順に列挙してみます。 しょぼそうな高速化がめちゃくちゃ刺さる凡人に理解できないような天才的なアルゴリズムを用いてめちゃくちゃ計算量を減らしている、なんてことは実はほぼ見かけなくて実際によくあるのがこのパターンです。賢いアルゴリズムというだけなら素養のある秀才ならなんだかんだ思いつくので個人的には天才とまでは感じません。 天才は「Aを受け取って計算してBを返す」みたいな一見平凡な処理に対し「Aの配列を受け取って結果をBの配列にして返す」みたいな誰でも思いつくようなしょぼそうな効率化を行って途方もない効率化を果たします。もちろん凡人が任意の場所でそういう細かい最適化を入れて同様の効率化が再現されるわけではないのですが、天才はただのバッ

概要 DBMS で広く利用されている B+ tree には様々な variant が存在するが、B-link tree もその1つ。 シンプルなラッチプロトコルで並行アクセスをさばけるよう、リーフノード以外のノードにも右の隣接ノードへのポインタを持たせた構造となっており、PostgreSQL で使われていることでも有名。 この記事では主にこの B-link tree に焦点を当てる。 B+ tree 全般やその他インデックス技術自体に興味がある場合は「最強DB講義 #10 いまどきのデータベース索引技術（石川佳治 教授）」の講義資料を読むのがおすすめ。 B-link tree 理解する上で必須な知識「ラッチ」 「ラッチ」というのはいわゆるロックのことだが、DB においては「ロック」というとトランザクション分離のための高価な(数千CPUサイクルを要する)処理を指すことが多く、「ラッチ」という

FizzBuzzFS FizzBuzz問題といえば定期的にSNSで話題になっては変な解法が発明されることでおなじみですが(?)、ファイルシステムを使った事例が見当たらなかったのでやってみました。 まあ見ての通りというか…… /mnt/FizzBuzz に FizzBuzz.txt(8エクサバイト)があって、FizzBuzzが書いてあります。 どこまでも…… 容量の続く限り…… 以上！！！！！！！ 技術解説 FUSE FUSE(Filesystem in USEr space)というソフトウェアを使うことで、簡単に新しいファイルシステムを実装することが可能です。 Rustにおいては、fuse crateの更新が停止した結果フォークが複数存在するようですが、利用者数と更新頻度的にfuser crateを使うのがよさそうです。 FileSystem traitが実装された値をmount2関数に渡

こんばんみんみん。 バーチャル幼女プログラマーという肩書でインターネットをやっているきりみんちゃんというものです。 競技プログラミングのAtCoderというサービスに日々取り組んでいるんですが、この度めでたく緑レートになることが出来ました。 いわゆる色変エントリというやつです。 で、誰？3年前にこんなエントリを書いた者です。 VTuberをやったり絵を描いたりしてる社会人エンジニアです。 専門分野はAndroidでしたが、最近はフルスタックエンジニアを目指してフロントエンドやバックエンドなどをやっています。 現在のAtCoderコミュニティの中心層は理系の学生やもともと数学がかなり好きなタイプの人たちです。 一方きりみんちゃんはプログラマでありながら数学にコンプレックスがあり、それどころか小学2年までしか義務教育を受けていないため、中学、高校レベルの基礎的な数学の教養が全くありませんでした

.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

「レイトレーシング」は 3D グラフィックスの重要な技術となっていて、レイトレーシングを使ったリアリティの高いグラフィックス表現を見る機会が増えてきました。 また同時に、「レイトレーシングをオーディオに応用する」といった言及もちょいちょい見かけるようになりました。 しかし、グラフィックスのシミュレーションにレイトレーシングが有効なのは光の特性をレイトレーシングで近似できているからであり、音の特性に関してはレイトレーシングだけで近似するのは困難です。これはもう少し広く知られていて欲しい事実なのですが、何故かあまりきちんと知られていません……。 そもそも悲しいことに、「物理シミュレーションによる音響空間表現(方角、残響、遮蔽などの表現)」を網羅的に真面目に考察した資料は恐ろしく少ないです。この現状では、レイトレーシングだけで音響空間表現が簡単に出来るというような誤解が生まれてしまうのも仕方ない

C++の高速なハッシュテーブル、ankerl::unordered_dense::{map, set}の実装を読んでみた。 作者によるとabsl::flat_hash_map(通称SwissTable。Google製)と同程度に挿入・検索が速く、特にイテレートはstd::vectorと同等で最速らしい。 Comprehensive C++ Hashmap Benchmarks 2022にベンチマークがある。 (作者自身による計測なので、多少のバイアスはあるかもしれない) 基本のアルゴリズム Robin Hood hashing + Backward shift deletionを使用している。 まずこれを理解すると分かりやすい。 アニメーション付き Robin Hood Hashing | Programming.Guide 詳細な説明 Robin Hood hashing | Code

はじめに みなさん、こんにちは。高校生エンジニアのRaioです！ 平日は公立高校に通いながら、放課後や休日はIT企業のエンジニアとして働いています🧑🏻‍💻 ↓筆者について↓ 今回の記事では、0円で読めるPythonの技術書5選を紹介します！ 無料で読む方法も紹介してるので、是非最後まで見て頂けると幸いです👍🏻 技術書を無料で読む方法 KindleUnlimitedを使うことで、沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です🙌 200万冊以上の書籍が何冊でも読み放題 月額980円が今なら1ヶ月無料 場所に囚われず、様々な端末で使用可能 勿論、技術書以外にもビジネス書や漫画など種類豊富です！ 今回の記事で紹介する技術書も、KindleUnlimitedで読むことができるので是非🥳 ↓入会したい方は画像をクリック↓ Python×Excelで作る かんたん自動化ツール 本書では、プ

「Facebookを責任追及します」と前澤友作氏が激怒……”権利侵害広告”が蔓延るワケ：本田雅一の時事想々（1/3 ページ） 怪しい金融商品や情報商材、著名ブランドをかたる偽物商品──。そんなデジタル広告を、多くの人が当たり前のように見ているのではないだろうか。あまりに日常的になりすぎて、見ていないことにしてSNSを使い続けている人もいるだろう。 ここ数カ月は著名人、特にネットで話題になりやすい人物の写真を用いた広告が頻繁に表示されていたが、詐欺商品の販売サイトなどに慣れているせいか「また新手の詐欺広告が増えた」くらいに捉えていた人も多いかもしれない。 その手段はあからさまで、テニスが好きでよく話題にしている人のところには、大坂なおみさんが呼び掛けるタイトルと写真で誘引している。投資や資産運用に興味がある人ならば、村上世彰さんの写真とともに投資関連情報と思しきサイトへの広告が。堀江貴文さん

JWTの検証プログラムに対する有名な攻撃手法にalg=none攻撃があります。JWTのalgクレーム（署名アルゴリズム）としてnone（署名なし）を指定することにより、署名を回避して、JWTのクレームを改ざんする手法ですが、手法の解説は多いもの、脆弱なスクリプトのサンプルが少ないような気がしています。そこで、node.js用の著名なJWTライブラリであるjsonwebtokenを使った簡単なサンプルにより、alg=none攻撃の解説を試みます。 なお、jsonwebtokenの最新版では今回紹介した攻撃方法は対策されているため、以下のサンプルでは古いjsonwebtokenを使っています。 alg=none攻撃とは よく知られているように、JWTは以下のように3つのパートからなり、それぞれのパートはBase64URLエンコードされています。ヘッダとペイロードはエンコード前はJSON形式です

凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

AI技術の開発と普及が加速し、その中心で大きな役割を担う機械学習は社会になくてはならない技術となりました。一方、既存のIT技術を大きく変えると言われている量子コンピューティングでも大きな進歩があり、商用量子コンピューターの提供も始まっています。しかし、現代の量子コンピュータは商用であっても大きな欠点があり、まだまだ普通のコンピュータのようには使えません。そこで注目されるのが「量子コンピューティング」と「機械学習」を組み合わせた「量子機械学習」の分野です。これにより、量子コンピュータはその欠点を克服できるだけではなく、古典的な機械学習アルゴリズムが抱える欠点を量子アルゴリズムで克服することができるようになります。互いを補い合うことで、可能性を広げる量子機械学習に関連する基本用語とその特性について簡単に解説していきます。